面试题：如何设计一个高效的Redis消息发送错误重试策略？

Question

假设你负责设计一个基于Redis的消息发送系统，需要具备错误重试机制以确保消息尽可能成功发送。请阐述你会采用什么样的重试策略，包括但不限于重试间隔时间的设置、最大重试次数的考量以及如何避免重试风暴等问题，并说明设计背后的原理。

Answer 1

重试策略

1. 重试间隔时间设置：采用指数退避算法，即每次重试的间隔时间以指数级增长。例如，初始间隔时间设为1秒，下一次重试间隔为2秒，再下一次为4秒，以此类推。这样做的好处是在初始阶段能够快速进行重试，随着重试次数增加，间隔时间增大，避免短时间内对发送端和接收端造成过大压力。
2. 最大重试次数考量：根据业务场景来设定最大重试次数。如果是对消息准确性要求极高且消息发送失败影响较大的场景，如金融交易消息，可适当设置较大的重试次数，比如10 - 20次；如果是一般性的通知消息，重试次数可设为5 - 10次。设置最大重试次数主要是为了防止无限重试，消耗过多资源。
3. 避免重试风暴：
   • 随机化重试间隔：在指数退避的基础上，对重试间隔时间添加一定的随机因子。例如，在计算出的间隔时间（如4秒）基础上，随机增减1 - 2秒。这样不同消息的重试时间会分散开，避免大量消息在同一时间重试，形成重试风暴。
   • 分组重试：将消息按照一定规则分组，如按照接收方、消息类型等。每组设置不同的重试起始时间，使得不同组的消息重试时间错开，降低集中重试的可能性。

设计背后原理

1. 指数退避：通过指数级增长间隔时间，随着重试次数增加，给予系统更多时间恢复或处理导致消息发送失败的问题，同时也避免频繁重试对网络和服务造成过大冲击。
2. 最大重试次数：防止因不可恢复的错误（如接收方永久不可达）导致程序陷入无限重试循环，浪费系统资源。
3. 随机化与分组重试：随机化重试间隔打破重试时间的一致性，分组重试将重试分散到不同的“批次”，两者都能有效避免大量消息同时重试，防止重试风暴，保证系统的稳定性和可用性。